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71.
为探究紫花苜蓿不同种植布局对苹果园害虫及天敌的影响,在山东省沂水市苹果园设置了紫花苜蓿逐行、隔1行和隔2行种植的布局方式,以自然生草区为对照,系统调查了4种生草方式苹果园果树上和生草上害虫及天敌的发生动态。结果表明:害虫的调查总量,紫花苜蓿逐行种植区最少,比隔1行种植区少20.29%,比隔2行种植区少48.53%,比自然生草区少49.91%;苹果树上天敌的调查总量,紫花苜蓿隔1行种植区最多,是逐行种植区的1.13倍、隔2行种植区的1.29倍、自然生草区的1.78倍;生草上天敌的调查总量,紫花苜蓿逐行种植区最多,是隔1行种植区的1.05倍、隔2行种植区的1.19倍、自然生草区的1.66倍;益害比方面,紫花苜蓿逐行种植区和隔1行种植区的益害比明显高于其他生草区。综合防治效果和种植成本,紫花苜蓿隔1行种植的布局方式更合理。 相似文献
72.
生物菌肥和钾肥配施对苹果钾素吸收及果实品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究生物菌肥和钾肥对苹果果实品质及生长发育的协同作用,以7 a生'瓦里短枝'(Vallee spur Del)为研究对象,设置T1(K2O 420 kg·hm-2)、T2(生物菌肥2520 kg·hm-2)、T3(生物菌肥2520 kg·hm-2+K2O 294 kg·hm-2)、T4(生物菌肥2520 kg·hm... 相似文献
73.
针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。 相似文献
74.
为探明幼龄和成龄国红苹果园不同土层土壤中微量元素的动态变化规律,在河北省农林科学院石家庄果树研究所苹果标本实验园内,分别采集了幼龄和成龄国红苹果园0~20,20~40,40~60 cm土层的土壤样品,通过VISTA-MPX等离子光谱仪对国红苹果土壤中5种微量元素进行了含量测定,采用SPSS软件进行多元统计分析和相关性分析。结果表明,整个生长周期内幼龄和成龄国红苹果园土壤硼元素含量均呈波动性起伏变化的动态规律,而铁、锌元素则无明显变化。典型性相关分析表明,0~20 cm土层锰元素之间、锌元素之间均呈显著正相关,20~40 cm土层锌元素之间、硼元素之间呈显著正相关,40~60 cm土层幼龄和成龄各元素之间无相关性。可为指导果园优质栽培和研究不同栽培措施对改善优化国红苹果园土壤中微量元素含量提供科学的理论依据。 相似文献
75.
基于高光谱图像技术预测苹果大小 总被引:1,自引:0,他引:1
以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。 相似文献
76.
77.
针对目前苹果果实图像定位中存在的准确度较低、速度较慢等问题,在分析比较的基础上,对苹果果实定位方法进行了进一步的思考和研究。以3点确定圆算法为中心,配合图像中树枝树叶部分的分割、果实边缘的检测及去除图像的噪声等技术,以使处理速度满足实时要求,并使果实定位结果准确。经测试,本方法对成熟苹果果实具有较好的定位效果。 相似文献
78.
基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别 总被引:6,自引:0,他引:6
果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。 相似文献
79.
成熟期苹果树冠层器官异源图像配准 总被引:3,自引:0,他引:3
为精确构建果树冠层彩色三维空间结构,以成熟期苹果树冠层为研究对象,将PMD摄像机及彩色摄像机相结合获取冠层器官异源图像,开展异源信息配准技术研究。将SIFT算法应用于异源图像特征点提取研究中,并应用目标函数优化RANSAC算法完成同名点提纯以保证特征点匹配的有效性,避免了异源图像尺度变化及果园自然光照的影响;在分析异源图像成像效果基础上,确定了应用双线性映射模型求解异源图像空间映射关系,有效克服了应用仿射变换模型求解异源图像空间映射关系的不精确性。果园不同自然环境下的配准实验表明:提出的混合算法适用于苹果树冠层器官异源图像的配准,晴天顺光环境下的正确配准率为88.2%,晴天逆光环境下的正确配准率为84.2%,阴天环境下的正确配准率为72.7%。 相似文献
80.